震惊！邻桌的程序猿做可视化报告竟然比我还快，带着好奇心我打开了他的电脑，发现惊天秘密，原因竟是...

其实，本文就是想分享一个做可视化的捷径！

制作可视化的方式有千千万。

Excel 控若能轻车熟路驾驭 VBA，能玩出各种花来，再不济借助图表插件外援也能秒杀一众小白选 手。
会编程的，Echarts 几十行代码，分分钟出秀；R 语言玩得一手数据挖掘，可视化自不在话下；Python 爬数据达人，手握 matplotlib 包打天下。
这么多工具，从哪个入手较好？这也是很多人犯难的。

其实，数据分析大家大可不必垂涎于工具。对于绝大多数的我们，需求在于从万千数据中统计出一 些规律，或者某些业务问题想通过分析数据的方法得到求证。
分析工具更多的价值在于辅助分析过程中数据的处理，能够将结论以可视化的方式直观展，最终解 决问题。如果在功能上能做到避免写公式写代码，易上手易用，那就更好了
笔者一直主张用 BI 分析，于数据分析师，节省时间提高效率。于入门，BI 也是最简单最好上手的可 视化分析工具。
之前分享了 《数据分析工具 link，》讲解了 FineBI 的主要功能、特点和基本 使用方法。
依照承诺，要分享一个实操类的文章。

所以今天想着重于数据分析的过程，来手把手教大家制作一个可视化报表。

PS：其实可视化报告真的不难，只要有一些分析基础，外加掌握 1~2 个工具即可。

一、数据分析的操作思路

数据分析通常是这样切入的，比方说业务上发生了变化，流量下降 20%，那么我们就要分析可能的 原因，需要多方数据去验证假设。又或者拿到一份数据，思考可以分析的规律点。无论哪种情况， 一个完整的数据分析都需要经历数据获取、数据预处理、数据分析与建模、可视化分析及报告撰写 的过程。
FineBI 这个 BI 工具的功能模块也是依据分析的流程来设计的，分为数据连接、数据准备、可视化分 析、仪表板驾驶舱、分享仪表板等。

二、认识这个工具——FineBI 的工作区

官网安装好合适的版本，成功激活，设置初始账号密码后，会跳转到这个 web 页面。

左侧是导航栏，类似于菜单栏。目录类似首页，展现已完成的分析报告，这里默认展现官方的内置 demo。
数据准备是连接数据、准备数据，以及对数据进行再加工处理的地方，可进行业务包、数据表、关 联、多路径、数据更新、自助数据集等管理。
仪表板即创建可视化分析。管理系统即对整个数据决策系统进行管理的地方，包括目录的设置、外 观设置、数据、报表、分享权限等管理配置。
创建是提供给用户快捷新建数据连接、添加数据库表、 添加 SQL 数据集、添加 EXCEL 数据集、添 加自助数据集、新建仪表板的地方。
三、连接/导入数据

制作数据报告，第一步是导入数据，FineBI 能从很多种数据源导入数据：如 Excel，CSV，XML， 以及各类数据库(SQL Server，Oracle，My SQL 等)，两大主流开源平台(Hadoop，Spark)等等。 最常用的方式是连接数据库和导入 excel 数据。两种方式因为最常用，所以这里都演示操作一遍。
1、数据库连接举例：连接 mysql

2、导入 excel 数据

同样的数据，用一份 excel 导入。

第一步：数据准备—添加业务包，业务包是用来统一整理数据表的。这里创建一个台风数据包。点 击添加表，新建 excel 数据集。

就得到如下的数据明细。这里可以自动识别数据的字段类型，也可以修改字段类型。（举例：有些 情况下将时间识别成文本类型，需要手动切换成时间类型，不然会影响后续操作）

至此，数据就导入成功。

四、数据塑性—自助数据集

自助数据集其实是数据加工的环节。一般我们拿到的数据往往是有空缺值有重复，所谓脏数据，脏 数据需要清理，关于数据清洗的处理可以写 5000 字篇，这里就不多讲了。更常见的情况是分析中

需要新建一些字段，这是源数据所没有的。这时候就可以根据需求对原数据进行再加工处理，新建
一个用于分析的数据集。再处理的操作包括：选择字段、过滤、分组汇总、新增列、字段设置、排 序、左右合并、上下合并、挖掘。

这里因为分析的比较简单，且原始数据已经很规范，所以暂时还不需要对源数据表进行这些操作， 且一些过滤操作可以放到后面创建分析图表的过程中去做。
其实，在自助数据集之前，有个功能没讲到。FineBI 有个管理员的说法，这在企业部署中会涉及。 管理员可以给不用人分配不同权限下的数据，比如财务的只能看财务和销售的数据，或者一部分财 务人员只能看到特定的业务包里的数据，或者部分数据表，这些都是出于数据安全以及流程管理考 虑。在管理员准备好数据后，就可以分配给不同人员账号，以及部分权限的数据。如果是个人使用， 比如本文所要介绍的分析，BI 系统是部署在自己本地的，那自己就是管理员，拥有最高权限。本文 的分析暂时不需要用到权限功能，这里只做简单介绍。

五、可视化分析

到这里数据准备好了，接下来开始正式分析。

先来观察这份数据，这份数据是我从网上当下来的，展示了 1945 年——2015 年登陆我国的台风信 息，包括时间、登陆省市以及台风强度。
那么我们可以汇总统计下历年来台风最常光顾的省份和城市有哪些，一年中哪个时间段是台风频发 日，以及台风强度分布。
1、 新建仪表板，即我们说的可视化报告、dashboard，叫法很多。

2、 新建可视化组件，添加刚刚导入的数据集。（图表、查询筛选框等都叫组件，是 finebi 仪表板
的组成元素。）

分析 1：各年度登陆我国的台风数量

添加完数据集会进入到这个分析界面。拖拽要分析的字段（记录数—统计台风数量的指标，登陆时 间——这里只展示年份这个维度）

这里要注意，

源数据表中一个台风有多行记录，那是因为台风可能同时登陆两个区域，记录了两条信息，所以记 录数要依赖 CMA 编号统计（记录数右侧小三角下拉），以免重复。
其次，这里又添加了一个统计每年台风平均数的指标。

最后再对次图表稍加美化，通常在图形属性和组件样式中：

① 修改线条颜色：图形属性—颜色

② 修改连线为平滑曲线，并且可调整有无标记点

③ 修改该组件标题：组件样式—标题，可调整字体样式
最终得到如下成图：

能明显感觉到登陆我国的台风呈现一个 2~4 年的波动变化，且 2000 年以来，直击我国的台风整体 数量有略微下降。
分析 2：台风登陆各省沿海城市分布—数据地图

这里演示一下数据地图的制作，用地图直观展现台风登陆我国沿海各省市的分布。

必须将维度创建成地图角色，生成经纬度。

匹配好数据后生成省份（经度）、省份（纬度）字段。这里要注意检查一些匹配是否正确，我就遇 到把辽宁省匹配成宁夏的 bug，匹配有问题可以随时调整。
然后将字段分别拖至横轴和纵轴，会自动生成一个填充地图。除此之外还有点地图、热力地图等， 这里就用填充地图举例。
填充地图顾名思义，就是用区域的颜色区分数值大小。这里将记录数拖拽到图形属性-颜色，即可看 到区分，（颜色可在下拉框中自行选取）。再将记录数拖拽到标签，即可显示登陆该省市的台风数 量。

在组件样式——背景中，可以修改 GIS 地图样式，如下：

注：关于图表组件的样式，比如标题名（字体大小颜色）、轴线、配色，图表布局等都可在图形属 性和组件样式中选择。选项非常多，请读者们自行发挥自己的美学天赋吧！关于数值的计算、过滤 排序等操作，都可在横轴、纵轴的指标维度下拉框中找到。
六、可视化报告

其他分析大同小异，篇幅有限，以上只举了两个例子。

图表分析组件完成之后，就是构建可视化报告（dashboard）了。

仪表盘样式中有预设的模板可以直接套用，以下是笔者随便套用的一个模板，更具模板的风格，后 面调整了每个图表的样式和配色。好不好看全看个人审美了。

小结

总的来说，使用 FineBI 制作可视化报表，最关键的还是在于数据处理，数据处理好了，报表绘制起 来才能得心应手。由于数据之前在 excel 里已经做了一些处理，所以拿到的数据基本可以直接上手 分析。
在充分掌握了数据处理技巧后，就可以将更多精力放在各种各样的可视化图形上。FineBI 内置了很 多配色及风格，接下来大家可以尽情发挥自己的想象力制作各种酷炫的可视化报表，尽量搞清楚可 视化制作中所有内置图形的绘制方法，以及样式调整。